## PENERAPAN DATA MINING DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN PEREKRUTAN KARYAWAN DI SMK NEGERI 1 NGULING

## Endang Widia Astuti 1)

## SMK NEGERI 1 NGULING

## Email : sttastuti@gmail.com
ABSTRACT : In this study, the authors sought to mine the data an Educational Institution to determine the classification of the recruitment of employees at the school. Existing data were analyzed  using  a  decision  tree  approach  (decision  tree)  ie  the  algorithm  C4.5.  With  this algorithm  can  know  the  data  of  candidates  which  are  grouped  into  classes  that  qualify prospective employees  and data  which are grouped into classes do not  qualify. The pattern then can be used to determine which job candidates who meet the criteria to be included in the  agency,  so  that  the  principal  can  take  a  decision  to  accept  or  reject  the  prospective employee.
Keyword: algorithm C4.5, the classification of employee recruitment, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Aktifitas  Kerja  dalam  suatu  Instansi SMKN  1  NGULING  digerakan  oleh  tenaga kerja yang memiliki Kompetensi dan
ketrampilan di bidangnya. Sumberdaya
manusia  dalam  hal  ini  tenaga  kerja  menjadi syarat utama dalam mengoprasikan management sekolah. Pengolahan sumberdaya manusia  yang  tepat,  menjadi  bagian  yang sangat  penting  dan  bahkan  proses  prerkrutan tenga  kerja  yang  tidak  tepat  akan  menjadi masalah  tersendiri  bagi  Instansi  tersebut. Setiap  sekolah  berupaya  untuk  menyusun format yang tepat tentang manajemen sumberdaya  manusianya  (mulai  dari  proses perekrutan,  pendidikan,  dan  pelatihan,  job description  yang  jelas,  sistem  upah  atau  gaji yang  tepat,  adanya  jenjang  karir  atau pengembangan staf, dan lainya).
Saat  ini  persaingan  untuk  mendapatkan pekerjaan  semakin  ketat,  dimana  lapangan kerja yang tersedia semakin sedikit dan proses perekrutan  dan  seleksi  karyawan  semakin ketat,  sehingga  kesempatan  orang  untuk memperoleh pekerjaan semakin sulit.
Kemudian  dapat  dikatakan  lebih  lanjut  bahwa tujuan  utama  dari  proses  rekruitmen  dan seleksi  pegawai  adalah  untuk  mendapatkan orang  yang  tepat  bagi  suatu  jabatan  tertentu, sehingga orang tersebut mampu bekerja secara optimal  dan  dapat  bertahan  di  Instansi  dalam jangka waktu yang lama. Meskipun tujuannya terdengar sangat sederhana, proses rekruitmen tersebut  sangatlah  kompleks,  memakan  waktu
yang  lama  dan  sangat  terbuka  peluang  untuk melakukan  kesalahan  dalam  menentukan orang yang tepat.

## 2. Metode

## 2.1. Definisi Data Mining
Data  mining  adalah  suatu  istilah  yang digunakan  untuk  menguraikan  penemuan pengetahuan  di  dalam  database.  Data  mining adalah  proses  yang  menggunakan  teknik statistic,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine  elerning  untuk  mengekstrasi  dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database  besar  [Turban  2005].  Menurut gartner  group,  data  mining  adalah  suatuV proses  menemukan  hubungan  yang  berarti, pola  dan  kecenderungan  dengan  memeriksa dan  sekumpulan  besar  data  yang  tersimpan dalam  penyimpanan  dengan  menggunakan teknik  pengenalan  pola  seperti  teknik  statistic dan matematika [Larose 2005].

## 2.2. Pengelompokan Data Mining
Data  mining  dibagi  menjadi  beberapa kelompok  berdasarkan  tugas  yang  dapat dilakukan , yaitu  :

## 1. Deskripsi
Terkadang  peneliti  dan  analis  secara sederhana ingin  mencoba mencari cara untuk menggambarkan pola dan kecenderungan yang terdapat dalam data.
2. Estimasi
Estimasi hampir sama dengan klasifikasi, kecuali  variable  target.  Estimasi  lebih  kearah numeric dari pada kearah kategori.

## 3. Prediksi
Prediksi  hampir  sama  dengan  klasifikasi dan  estimasi,  kecuali  bahwa  dalam  prediksi nilai dari hasil akan ada dimasa datang.

## 4. Klasifikasi
Dalam  kalsifikasi  terdapat  target  variable kategori, sebagai contoh penggolongan pendapatan  dapat  dipisahkan  dalam  tiga kategori,  yaitu  pendapatan  tinggi,  pendapatan sedang, dan pendapatan rendah.

## 5. Pengklusteran
Pengkulusteran merupakan pengelompokan record,  pengamatan  atau  memperhatikan  dan membentuk  kelas  objek-objek  yang  memiliki kemiripan.  Kluster  adalah  kumpulan  record yang  memiliki    kemiripan  satu  dengan  yang lainya  dan  memiliki  ketidak  miripan  dengan record-record dalam cluster.

## 6. Asosiasi
Tugas  asosiasi  dalam  data  mining  adalah menemukan  atribut  yang  muncul  dalam  satu waktu. Dalam dunia bisnis lebih umum disebut analisis keranjang biasa.

## 2.3. Tahapan Data Mining
Tahapan  dalam  data  mining  sesungguhnya sebelum  melakukan  data  mining  sudah  harus ada gudang data yang akan kita tambang untuk memperoleh pola-pola, atau trend yang timbul dari suatu
aktifitas
dalam organisasi/perusahaan.  Dalam  hal  ini  tidak akan dibahas mengenai Data Warehousing jadi kita asumsikan Data Warehouse telah tersedia. Setelah  Data  Warehouse  tersedia,  akan  kita manfa’atkan  untuk  menggali  informasi  yang kita  perlukan  untuk  analisa  pengadaan  barang menggunakan teknik data mining.

## Tahapan Data Mining diilustrasikan digambar

## Gambar 1 Hubungan antara 3 Sistem penunjang Keputusan
1. Cleaning (Data Eksternal Dan Internal)
Tahapan  ini  adalah  melakukan  pembersihan data yang tidak konsisten.
2. Integration. (Managemen Data)
Penggabungan  data  yang  telah  melalui  tahap cleaning.
3. Transformation. (Managemen Model)
Tahapan ini adalah aktifitas penentuan bentuk data  (fitur-fitur  dan  dimensi)  dan  mereduksi data sehingga sesuai kebutuhan data mining
4. Data Mining.(Pengolahan Dialog)
Mengesktrak data untuk menemukan pola-pola atau trend tertentu pada data.
5. Evaluation.
Evaluasi pola atau trend yang ditemukan.
Presentation
6. Menyampaikan  hasil  data  mining  kepada end user.
2.4 Desain Penelitian
1. Metode Penelitian
Agar  penelitian  yang  dilakukan  lebih  terarah maka  peneliti  menggunakan  suatu  metode deskriptif  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan gambaran  lengkap  dari  proses  dan  subjek penelitian.
2. Metode Pengumpulan Data
Data  untuk  penelitian  ini  diambil  dari  data primer dan data skunder. Data primer di dapat dari  wawancara  dan  observasi  lapangan.  Data sekunder  di  dapat  dari  data  objek  penelitian (database),  studi  literature  dan  tulisan  ilmiah tentang data mining.
a. Wawancara Penulis  melakukan  wawancara  dengan  para pengambil kebijakan
b. Observasi Penulis melakukan observasi langsung dengan melihat  system  kerja  perikrutan  Karyawan yang sedang berjalan.
c. Literatur
Penulis  mengumpulkan  literature  dan  sumber- sumber yang mendukung penelitian.

## 2. ANALISIS, INTERPRETASI, DAN IMPLIKASI PENELITIAN
2.1. Persiapan Data Faktor  –  faktor  pertimbangan  perekrutan Karyawan
Faktor-faktor pertimbangan perekrutan karyawan  pada    SMKN  1  NGULING    pada dasarnya menggunakan prinsip manual, namun pihak  Sekolah  menggunakan  faktor-faktor pertimbangan  pemberian  Keputusan  yang lebih terinci, yaitu :

## 1. Jenjang Kelulusan
Jenjang keluluasan merupakan penentu keputusan pertama salah satu syarat masuknya seorang  calon  karyawan  yang  nantinya  akan ditempatkan di bidang tempat sesuai kelulusannya.

## 2. Nilai Kelulusan
Nilai kelulusan adalah syarat utama masuknya seorang  karyawan  yang  nantinya  menjadi salah  satu  keputusan  penting  dimana  seorang karyawan  dipertimbangkan  pula  masalah akademis kelulusannya.

## 3. Tes psikologi
Merupakan tes yang digunakan untuk mengetahui  IQ  seorang  calon  karyawan  yang berkualitas  dan  juga  menerapkan  sebuah implementasi  dari  kecerdasan  calon  karyawan yang diuji langsung oleh perusahaan.

## 4. Tes wawancara
Adalah  merupakan  syarat  wajib  masunya calon karyawan yang akan diketahui bagaimana status sosial dan juga intelektualnya  tentang  keadaan  sekitar  dunia kerja  dan  apakah  ia  siap  dan  mampu  untuk bekerja  sesuai  kondisi  yang  di  butuhkan perusahaan.

## 5. Tes Kesehatan
Tes  yang  digunakan  untuk  melihat  kesahatan calon  karyawan,  apakah  calaon  karyawan tersebut pernah atau sedang mengalamai suatu penyakit yang dapat mengakibatkan terganggunya aktifitas harian apa tidak, dan tes ini adalah hasil akhir dari serangkaian tes dan penentuan  dari  tes  yang  telah  dilakukan sebelumnya.
sehingga  didapatkan  suatu  data  yang  lengkap untuk mendapatkan keputusan yang tepat dan akurat.Selanjutnya untuk menghasilkan  keputusan  yang  lebih  singkat dan mudah  dipahami  oleh  pemakai,  data  lengkap tersebut ditranformasikan dengan menggunakan  metoda  data  tranformasi,  dan data-data  yang  didapat  dari  pengamatan dikonversikan  kedalam  bentuk  angka-angka seperti dalam  tabel berikut :
5.1  Metode Statistik Pohon Keputusan Tabel 1 : Jenis dan Nilai Data
a. Metoda Data Cleaning
Metoda  datacleaning  adalah  suatu  metoda yang  digunakan  untuk  menangani  data  yang tidak  lengkap,  menghilangkan  noise  data  dan data yang inkonsisten. Teknik yang  digunakan  pada  metoda  data  cleaning adalah teknik mean substitution. Dalam teknik
Faktor Pertimbangan Penilaian Baik Cukup Baik Kurang Jenjang Kelulusan 80 – 100 60 - 79 0 - 59 Nilai Kelulusan 80 – 100 60 - 79 0 - 59 Tes Psikologi 80 – 100 60 - 79 0 - 59 Tes Wawancara 80 – 100 60 - 79 0 - 59 Per tiching 80 – 100 60 - 79 0 - 59
ini,  data  yang  tidak  lengkap  diisi  dengan  nilai rata-rata  dari  sample  data.  Algoritma  dari teknik  mean  substitution  ini  adalah  sebagai berikut :
Algoritma1 : Teknik mean substitution Input : Data yang tidak lengkap
Output  :
Data lengkap
Method :
1. Hitung rata-rata dari sample data
x = ∑ x1 n
2. Isi data tidak lengkap dengan nilai rata-rata
Maka dari algoritma 1 dapat dilihat pada table 2 berikut ini :

## Tabel 2 : Data tidak lengkap
Dari  tabel  2diatas  dapat  dilihat  bahwa terdapat  data  yang  tidak  lengkap  yaitu  pada record  2,  3  dan  4.  Nilai  rata-rata  untuk kelayakan
Kelulusan, Psikologi dan Wawancara    adalah  61,  65  dan    61. Berdasarkan  nilai  rata-rata  tersebut,  tabel  2 yang  berisi  data  tidak  lengkap  dapat  menjadi data  lengkap  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  3 berikut  ini.  Untuk  mendapatkan  data  lengkap maka  digunakan  metode  hitung  rata-rata dengan sebagai berikut :
1 contoh kita ambil sampel record 2 :
Rata-rata    =    jumlah  keseluruhan  data  dari sampel dibagi dengan banyak factor Pertimbangan.
x =  305 / 5 ( faktor ) =  61

## b. Data Transformasi
Data  tranformasi  adalah  suatu  metoda  yang digunakan    untuk  mentranformasikan  baris data kedalam data yang ditranformasikan yaitu dengan melakukan normalisasi dan
pengumpulan  data  sehingga  menjadi  sama.
Algoritma dari data tranformasi adalah sebagai berikut : Algoritma 2 : Data tranformasi Input : Data lengkap Output  :Data yang ditranformasikan Method : 1. Tentukan  nilai  terbesar  (Xmax),dan nilai terkecil (Xmin) 2. Tentukan range nilai (Xrange = Xmax –Xmin). 3.
Tentukan  jumlah  kelas,  K  =  1  +  3,3
log (n). n = Sampel
Tentukan nilai interval, Int = Xrange / K). Tranformasikan  data  dengan  {Xmin,  [Xmin  + Int ],…..,
[Xmin + n(Int)]}.
Dari algoritma 2 dengan menggunakan data lengkap pada  tabel 3 maka dapat dilihat
nilai terkecil untuk masing –masing atribut.
1. Atribut Jenjang Kelulusan
a. nilai  terbesarnya  adalah  90  dan  nilai terkecilnya 80.
b. range nilai adalah 90 –80 = 10.
c. jumlah kelas adalah 1+ 3,3 log (10) = 3
d. nilai interval adalah 10/3 = 3
Tranformasi yang dihasilkan Nilai  terkecil  dari  sampel  +  Nilai  interval  = Data tranformasi 80 –83 = 1 84 –87 = 2 88 –91 = 3
2. Atribut Nilai Kelulusan
a. nilai  terbesarnya  adalah  80  dan  nilai terkecilnya 60.
b. range nilai adalah 80 – 60 = 20.
c. jumlah kelas adalah 1+ 3,3 log (10) = 3
d. nilai interval adalah 20/3 = 7
Tranformasi yang dihasilkan Nilai  terkecil  dari  sampel  +  Nilai  interval  = Data tranformasi 60 –67 = 1 68 –75 = 2 76 –83 = 3
3. Atribut Tes Psikologi
a. nilai  terbesarnya  adalah  85  dan  nilai terkecilnya 60.
b. range nilai adalah 85 – 60 = 25.
c. jumlah kelas adalah 1+ 3,3 log (10) = 3
d. nilai interval adalah 25/3 = 8
Tranformasi yang dihasilkan Nilai  terkecil  dari  sampel  +  Nilai  interval  = Data tranformasi 60 –68 = 1 69 –77 = 2
78 –85 = 3
4. Atribut Tes Wawancara
a. nilai  terbesarnya  adalah  80  dan  nilai terkecilnya 61.
b. range nilai adalah 80 –61 = 19.
c. jumlah kelas adalah 1+ 3,3 log (10) = 3
d. nilai interval adalah 19/3 = 6 Tranformasi yang dihasilkan
Nilai  terkecil  dari  sampel  +  Nilai  interval  =
Data tranformasi 61 –67 = 1 68 –74 = 2
75 –81 = 3
5. Atribut Tes Kesehatan
a. nilai  terbesarnya  adalah  90  dan  nilai terkecilnya 75.
b. range nilai adalah 90 –75 = 15.
c. jumlah kelas adalah 1+ 3,3 log (10) = 3
d. nilai interval adalah 15/3 = 5 Tranformasi yang dihasilkan Nilai  terkecil  dari  sampel  +  Nilai  interval  =
Data tranformasi 75 –80 = 1
81 –86 = 2
87 –92 = 3
Berdasarkan  nilai  diatas,  data  lengkap  dari tabel 3 dapat ditransformasikan kedalam tabel 4.

## Tabel 4 Data Transformasi

## d. Penentuan Keputusan
Penentuan keputusan
dengan merupakan  hasil  dari  pemrosesan    program agar  keputusan  yang  dihasilkan  tepat,  cepat, dan  akurat.  Pada  pengentrian  data  tidak lengkap,  memproses  data  dan  menghasilkan keputusan  apakah  keputusan  calon  karyawan
tersebut ditolak, dipertimbangkan, atau diterima. Keputusan tersebut dihasilkan dengan ketentuan sebagai berikut :
1. Nilai  data  yang  dihasilkan  dari  data tranformasi minimal = 1
2. Jumlah  kelas  =  1  +  3,3  log  (n),  (n)  = banyak sampel
3. Jumlah  Max  =    Jumlah  atribut  (5)  x Jumlah kelas (3) =  5 x 3 = 15
4. Range = Jumlah Max –Jumlah Min = 15–1= 14
5. Jumlah Keputusan = 3
- Diterima
- Dipertimbangkan
- Ditolak
6. Jumlah interval keputusan = Range / Jumlah keputusan
= 14 / 3
= 4.6
= 5
Jumlah  interval  keputusan  digunakan  untuk nilai pengklasifikasikan tiap–tiap keputusan  maka  keputusan  yang  dihasilkan yaitu :
1     sampai   5        =  1  ( Keputusan Ditolak )
6  sampai 11 =2  (Keputusan Dipertimbangkan )
>     dari        11      =  3  ( Keputusan Diterima )

## 5. PENUTUP

## A. Kesimpulan.
Dari  penerapan  data  cleaning  dan  data transformasi  akan  mempermudah  pimpinan dalam hal ini Kepala SMKN 1 Nguling dalam pengambilan keputusan untuk menerima calon karyawan  dengan  cepat  dan  tepat.  Sehingga sulitnya  mendapatkan  data  yang  lengkap dalam  melakukan  kunjungan  kelapangan dalam  ketertutupan  calon  karyawan  dalam memberikan data dapat diatasi. Sehingga dapat meningkatkan  cara  menangani  permasalahan klasifikasi tersebut
Lembaga  SMKN  1  Nguling  sudah  memiliki banyak  rombel  dan  merupakan  salah  satu sekolah  Rujukan  di  wilayah  Nguling  Kab Pasuruan,  maka  perlu  adanya  suatu  penelitian lebih  lanjut  dalam  menganalisis.  Utamanya yang berhubungan dengan karyawan  yang ada dan  yang  akan  mau  bekerja  di  SMKN  1 Nguling  Supaya  karyawan    yang  diterima bekerja  benar-benar  sesuai  dengan  apa  yang diharapkan.

## B. Saran
1. Software  yang  digunakan  sebaiknya  di tingkatkan  dengan  menggunakan  database yang  terbaru  untuk  menunjang  penyimpanan data dan keamanan jaringan.
2. Perlu  adanya  penelitian  lebih  lanjut  untuk mencari  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kualitas  calon  pelamar,  sehingga  dalam penentuan  keputusan  dan  kebijakan  dapat ditentukan dengan cepat dan tepat serta akurat.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
1. Turban,  E.,  dkk.  Decision  Support
Systems  and  Intelligent  Systems.  Yogyakarta:
Andi Offset, 2005 2. Mandasari,  V.,  &  Tama,  B.  A. Analisis Kepuasan Konsumen Terhadap
Restoran  Cepat  Saji  Melalui  Pendekatan  Data Mining, 2011
3. Fairuz  El  Said,  2009.  Data  Mining  –
Konsep  Pohon  Keputusan,  diakses  dari “http://fairuzelsaid.wordpress.com/2009/1
1/24/data-mining-konsep-pohonkeputusan/”, pada tanggal 12 Maret 2010.
4. Ramdhani,  M.A  dan  Suryadi,  K., “Sistem  Pendukung  Keputusan”,  PT.  Remaja Rosdakarya, 2003
5. Kusrini  dan  Emha  Taufiq  Luthfi,
”Algoritma  Data  Mining”,  Andi  Offset, Yogyakarta, 2009.
6. Santosa,  Budi.  2007. Data Mining Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan Bisnis Teori  dan  Aplikasi .  Yogyakarta:  Graha Ilmu.
7. Santosa,  Budi.  2007. Data  Mining  Terapan dengan Matlab. Yogyakarta: Graha Ilmu.
8. Susanto,  Sani.  2010. Pengantar  Data  Mining Menggali Pengetahuan dari Bongkahan Data. Yogyakarta: Andi
9. Jogiyanto,  HM.  2001. Analisis  dan  Desin
Sistem  Informasi  Pendekatan  Terstruktur Teori
dan Praktek
Aplikasi
Bisnis . Yogyakarta; Andi.